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电子图书
| 电子图书名: |
支持向量机：理论、算法与拓展 |
| 编者: |
邓乃扬，田汉英 |
| 内容简介: |
本书以分类问题(模式识别、判别分析)和回归问题为背景,介绍支持向量机的基本理论、方法和应用。特别强调对所讨论的问题和处理方法的实质进行直观的解释和说明,因此具有很强的可读性。为使具有一般高等数学知识的读者能够顺利阅读,书中首先介绍了最优化的基础知识。
本书可作为理工类、管理学等专业的高年级本科生、研究生和教师的教材或教学参考书,也可供相关领域的科研人员和实际工作者阅读参考。 |
| 所属专业方向: |
算法分析 |
| 出版社: |
科学出版社出版 |
| 来源: |
全文传递，自己制作 |
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本帖最后由 rgtest 于 2011-11-4 10:33 编辑 * n; `) S6 q! ~5 L+ z) v
3 r0 h. @" B* g0 ^& p* ~
目录序言
) N, j8 I0 P5 Y' X. k符号表
( W+ K2 @; m. f7 y3 O5 p- |第1章 最优化基础2 V/ t# l) p& D' w" J4 {
1.1 欧式空间上的最优化问题
0 b6 |9 S0 z* E" Y" r 1.1.1 最优化问题实例- ~* i; D$ Q* t8 ~4 R8 O2 Z3 x
1.1.2 最优化问题及其解
; A) y$ `. { _/ Z 1.1.3 最优化问题的几何解释
, }$ @ K0 N. t7 A k0 ~5 v0 ~0 c2 I 1.2 欧式空间上的凸规划
0 h% w( R+ ?0 k- S$ J5 f 1.2.1 凸集和凸函数
/ r# @3 O) h- C- M/ J* L: E; ? 1.2.2 凸规划问题及其基本性质8 _0 |; V; C& Q. D2 b
1.2.3 凸规划的对偶理论* v5 w5 B# \ p* b$ |
1.2.4 凸规划的最优性条件
2 ~6 {$ S. W4 y 1.2.5 线性规划
( H7 f$ R$ a1 N6 z1.3 Hilbert空间上的凸规划! K2 G% {- k, Q2 x
1.3.1 凸函数及Frechet导数6 F* s- _) L/ ^" w. K) R# E
1.3.2 凸规划问题7 _7 @" i' o/ P) H$ `- C$ s% X& J
1.3.3 凸规划的对偶理论
}5 e" [/ N" i6 m: ?' _ 1.3.4 凸规划的最优性条件
$ Y, E$ b4 }% S% h* | 1.4 欧式空间上带有广义不等式约束的凸规划
- j5 E' E- Z/ }: n 1.4.1 带有广义不等式约束的凸规划9 G! U$ `1 q$ o9 b# k
1.4.2 带有广义不等式约束的凸规划的对偶理论9 C$ R4 K. @6 h
1.4.3 带有广义不等式约束的凸规划的最优性条件
5 l, s. s7 M' z. V 1.4.4 二阶锥规划2 }0 q l) K' G0 _$ `/ a
1.4.5 半定规划, k o- B: t* k* l8 ~0 p. u
1.5 Hilbert空间上带有广义不等式约束的凸规划% W' x5 @* c3 z
1.5.1 K-凸函数与Frechet导数
, a; A$ b& Q6 y 1.5.2 凸规划问题# v. @" f# z5 _! S$ `
1.5.3 凸规划的对偶理论
! @3 _1 |# C2 V1 o4 B2 H 1.5.4 凸规划的最优性条件
2 ^5 X( g( t7 S/ g- Q5 c第2章 线性分类机, m9 Y" D6 \( a8 O2 k
2.1 分类问题的提出; ?7 c4 z+ _* g$ e
2.1.1 例子(心脏病诊断)
4 l! u1 Y; G! L( {! p 2.1.2 分类问题和分类机; D8 ]: m* G0 V
2.2 线性可分问题的支持向量分类机. X) S) k' ~( G8 K4 p
2.2.1 最大间隔法_
% ^" w! w+ o9 S& A$ d 2.2.2 线性可分问题的支持向量分类机
( H8 I/ r( Q( F. O& ?, y6 ~ 2.2.3 支持向量, W' Z4 b2 T% r9 i% {
2.3 线性支持向量分类机
8 i' @% Y0 | b1 X/ I$ \ 2.3.1 最大间隔法
$ e- z, {# W* G' ~8 V 2.3.2 线性支持向量分类机
- \1 M7 @. }4 l/ `( Y K/ z5 ^第3章 线性回归机
2 g- `6 V& P9 k0 l' i3.1 回归问题和线性回归问题
: Z' d, m: L) L6 `2 D3.2 硬ε带超平面
0 H' ^- u0 h* Z- D6 U6 S$ b 3.2.1 从线性回归问题到硬乒带超平面
7 d8 F1 Z- i- _/ r7 I5 ` 3.2.2 硬ε-带超平面与线性分划. o3 O+ \5 H6 f3 h3 D: i
3.2.3 构造硬ε带超平面的最优化问题1 }4 M w. g3 m9 U) h( t7 h
3.3 线性硬ε-带支持向量回归机' c4 w1 @2 \; v) r, R& B
3.3.1 原始问题" D! A& H0 p1 h- v" G- X
3.3.2 对偶问题及其与原始问题解的关系 s% t; h: e2 R0 q6 l! s _4 E5 _) n
3.3.3 线性硬ε-带支持向量回归机4 {, F3 Y0 h6 S$ K1 q2 k W; X
3.4 线性ε-支持向量回归机8 z2 t& O# e+ j# k% }# u; {
3.4.1 原始问题4 z) p$ ^& R: m9 g
3.4.2 对偶问题及其与原始问题解的关系$ g! k4 f: x' a5 W2 z1 c: \
3.4.3 线性ε-支持向量回归机
$ t3 y3 S, }; V第4章 核与支持向量机% c/ ]) P$ Y$ b& j# ?
4.1 从线性分划到非线性分划
* @2 _7 C" f( Z! S 4.1.1 非线性分划的例子
# i% n: @/ N% n 4.1.2 基于非线性分划的分类算法1 d& v1 w2 ]1 H- T" u* d8 f1 ^/ J
4.1.3 基于非线性分划的回归算法6 ?4 g2 n, c" n6 f& \( m7 D
4.2 核函数
; K2 j5 F9 g+ |& f 4.2.1 核函数及其特征9 ]: o- v7 r M7 K$ G- p
4.2.2 核函数的判定和常用的核函数1 ]. e6 A+ j+ Q+ k6 m
4.3 支持向量机及其性质& D5 O+ m$ d; x
4.3.1 支持向量分类机
0 w# a4 Y! e# ^1 ~7 T4 d3 B 4.3.2 支持向量回归机1 J3 G; ^) G# s9 c
4.4 支持向量机中核函数的选取! w) B6 ~* |0 j9 h+ A1 m- F
4.4.1 已知训练集时核函数的选取 V2 `5 G6 y3 M9 m4 W& [, P
……
$ b0 y' a+ {5 W9 D第5章 C-支持向量分类机的统计学基础
* @' T# a# ]! A, i6 h4 `! ~第6章 模型选择
4 n( K# H0 x u1 ~5 T a第7章 算法1 s3 O- G5 g! z" B6 a1 N5 l
第8章 支持向量机的变形与拓广
1 m) }3 d% \ j% ^参考文献
' d$ Z1 b- w4 ]$ c3 ?索引0 p2 B# }5 f" k
& r5 x, s4 {4 l& w3 J2 ?5 b
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狗仔卡
发表于 2011-11-4 10:28:12
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